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| 강좌명 | [HD]Machine Learning (머신러닝) 원리 및 이론 배우기 | ||
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| 담당강사 | 전민종 | 수강기간 | 30일 |
| 강의구성 | 총 18강좌 | 수강료 | 50,000원(VAT포함) |
| 강의형식 | 동영상 | 즐겨찾기 | |
| 증명서 | 미수강 | ||
| 참고사항 | 등록후 확인 가능합니다. | ||
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| 1 | 머신러닝 개념 및 정의.. | ||
| 2 | 머신러닝 용어 및 라이브러리 정리.. | ||
| 3 | 선형 회귀 모델.. | ||
| 4 | 다중 선형 회귀.. | ||
| 5 | 선형 회귀 모델 구현 / colab 설명.. | ||
| 6 | 로지스틱 회귀 모델.. | ||
| 7 | 로지스틱 회귀 모델 구현.. | ||
| 8 | 의사 결정 나무.. | ||
| 9 | 의사 결정 나무 구현.. | ||
| 10 | 랜덤 포레스트.. | ||
| 11 | 랜덤 포레스트 구현.. | ||
| 12 | knn.. | ||
| 13 | knn 구현.. | ||
| 14 | train valid test 데이터 나누기.. | ||
| 15 | 데이터 전처리.. | ||
| 16 | 최종 실습 - 타이타닉.. | ||
| 17 | 최종 실습 - 타이타닉2.. | ||
| 18 | 최종 실습 - 타이타닉3.. |
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